Partie 1

1) Choix de l’année et importation du data frame

 sample(2007:2019,1)
## [1] 2007

Lorsque nous avons lancé la fonction sample nous avons obtenu l’année 2013

library(readxl)
## Warning: package 'readxl' was built under R version 4.0.5
library(readr)
## Warning: package 'readr' was built under R version 4.0.5
df <- read_delim("C:/Users/franc/OneDrive/Bureau/M1/analyse de données/TD/barometredunumerique-2007-2019-fus.csv", 
    delim = ";", escape_double = FALSE, trim_ws = TRUE)
## New names:
## * MOBHANGS1 -> MOBHANGS1...208
## * MOBHANGS2 -> MOBHANGS2...209
## * MOBHANGS1 -> MOBHANGS1...373
## * MOBHANGS2 -> MOBHANGS2...374
## Rows: 28982 Columns: 405
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## Delimiter: ";"
## chr   (4): POND, TYPOSQT, TYPLOG, TYPLOG2
## dbl (401): INTER, TELFIXE, OPFIXE, FRANCE_TEL, MICRO, PORTABLE, INTERNET, HA...
## 
## i Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## i Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.

2) et 3) Selection de l’année 2013 et des variables en rapport avec notre problématique

df2 <- df[ (df$annee %in% c("2013")),c("INTER","ABILITY","SEXE", "AGGLO5","DIPL5","PCS8EGO","REVTOT7", "AGE6FUZ","ORDIJOB" )]

Afin d’économiser en code nous avons réalisé la question 2 et 3 simultanément en selectionnant l’année 2013 et en selectionant le numéro d’observation et la question choisie sur l’Habilité de l’individu a utiliser internet

4) Sélectionner 95% du data frame

library(dplyr)
## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
df3 = df2 %>% dplyr::sample_frac(.95)

à l’aide de la fonction sample_frac du package dplyr nous gardons au hasard 95% de nos individus

5) Importation de la base de donnée “Prenoms”

Prenoms <- read.csv2("C:/Users/franc/OneDrive/Bureau/M1/analyse de données/TD/Prenoms.csv")

Selection dans la base de données des prenoms en fonction du sexe de l’individu et de la fréquence de ce prénom

prenoms_1 <- Prenoms[Prenoms$X04_fréquence>0,]
library(tidyverse)
## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.1 --
## v ggplot2 3.3.5     v purrr   0.3.4
## v tibble  3.1.0     v stringr 1.4.0
## v tidyr   1.1.4     v forcats 0.5.1
## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()
df3$INTER2[df3$SEXE == 1] <- str_to_title(sample(prenoms_1$X01_prenom[prenoms_1$X02_genre=="m"],nrow(df3[df3$SEXE == 1,]),prob=prenoms_1$X04_fréquence[prenoms_1$X02_genre=="m"])) 

df3$INTER2[df3$SEXE == 2] <- str_to_title(sample(prenoms_1$X01_prenom[prenoms_1$X02_genre=="f"],nrow(df3[df3$SEXE == 2,]),prob=prenoms_1$X04_fréquence[prenoms_1$X02_genre=="f"])) 

sum(duplicated(df3$INTER))
## [1] 0

8) Remplacement des numéros de ligne par les prénom que nous avons sélectioner ci-dessus

rownames(df3) = df3$INTER2

Partie 2

Nous pouvons observer que notre variable Abiliy est au format numérique, ainsi nous utilisons la librairie questionr pour la transformer en facteur ce qui permettra de remplacer les numéros des questions par leurs initulées et ainsi permettre de faciliter l’interprétation et la compréhension de nos statistiques descriptives.

Recodage des variables

Ability

df3$ABILITY_F <- as.character(df3$ABILITY)
df3$ABILITY_F[df3$ABILITY == "1"] <- "Très compétent"
df3$ABILITY_F[df3$ABILITY == "2"] <- "Assez compétent"
df3$ABILITY_F[df3$ABILITY == "3"] <- "Pas très compétent"
df3$ABILITY_F[df3$ABILITY == "4"] <- "Pas du tout compétent"
df3$ABILITY_F[df3$ABILITY == "5"] <- "Ne sait pas"
df3$ABILITY_F <- factor(df3$ABILITY_F)

SEXE

df3$SEXE_F <- as.character(df3$SEXE)
df3$SEXE_F[df3$SEXE == "1"] <- "Homme"
df3$SEXE_F[df3$SEXE == "2"] <- "Femme"
df3$SEXE_F <- factor(df3$SEXE_F)

AGGLO5

## Recodage de df3$AGGLO5 en df3$AGGLO5_F
df3$AGGLO5_F <- as.character(df3$AGGLO5)
df3$AGGLO5_F[df3$AGGLO5 == "1"] <- "moins de 2000 habitants"
df3$AGGLO5_F[df3$AGGLO5 == "2"] <- "de 2000 à 100 000 habitants"
df3$AGGLO5_F[df3$AGGLO5 == "3"] <- "de 2000 à 100 000 habitants"
df3$AGGLO5_F[df3$AGGLO5 == "4"] <- "100 000 habitants et plus"
df3$AGGLO5_F[df3$AGGLO5 == "5"] <- "100 000 habitants et plus"
df3$AGGLO5_F <- factor(df3$AGGLO5_F)

DIPL5

## Recodage de df3$DIPL5 en df3$DIPL5_F
df3$DIPL5_F <- as.character(df3$DIPL5)
df3$DIPL5_F[df3$DIPL5 == "1"] <- "Aucun"
df3$DIPL5_F[df3$DIPL5 == "2"] <- "Bepc"
df3$DIPL5_F[df3$DIPL5 == "3"] <- "Bac"
df3$DIPL5_F[df3$DIPL5 == "4"] <- "Diplôme du supérieur"
df3$DIPL5_F[df3$DIPL5 == "5"] <- "Aucun"
df3$DIPL5_F <- factor(df3$DIPL5_F)

PCS8EGO

df3$PCS8EGO_F <- as.character(df3$PCS8EGO)
df3$PCS8EGO_F[df3$PCS8EGO == "1"] <- "Independant"
df3$PCS8EGO_F[df3$PCS8EGO == "2"] <- "Cadre supérieur"
df3$PCS8EGO_F[df3$PCS8EGO == "3"] <- "Profession intermédiaire"
df3$PCS8EGO_F[df3$PCS8EGO == "4"] <- "Employé"
df3$PCS8EGO_F[df3$PCS8EGO == "5"] <- "Ouvrier"
df3$PCS8EGO_F[df3$PCS8EGO == "6"] <- "Reste au foyer"
df3$PCS8EGO_F[df3$PCS8EGO == "7"] <- "Retraite"
df3$PCS8EGO_F[df3$PCS8EGO == "8"] <- "Eleve/Etudiant"
df3$PCS8EGO_F <- factor(df3$PCS8EGO_F)

REVTOT7_F

## Recodage de df3$REVTOT7 en df3$REVTOT7_F
df3$REVTOT7_F <- as.character(df3$REVTOT7)
df3$REVTOT7_F[df3$REVTOT7 == "1"] <- "moins de 1499"
df3$REVTOT7_F[df3$REVTOT7 == "2"] <- "moins de 1499"
df3$REVTOT7_F[df3$REVTOT7 == "3"] <- "de 1500 à 2299"
df3$REVTOT7_F[df3$REVTOT7 == "4"] <- "de 2300 à 3099"
df3$REVTOT7_F[df3$REVTOT7 == "5"] <- "de 3100 à 3999"
df3$REVTOT7_F[df3$REVTOT7 == "6"] <- "4100 et plus"
df3$REVTOT7_F[df3$REVTOT7 == "7"] <- "Ne sait pas"

AGE6FUZ

## Recodage de df2$AGE6FUZ en df2$AGE6FUZ_rec
df3$AGE6FUZ_F <- as.character(df3$AGE6FUZ)
df3$AGE6FUZ_F[df3$AGE6FUZ == "1"] <- "12-24 ans"
df3$AGE6FUZ_F[df3$AGE6FUZ == "2"] <- "12-24 ans"
df3$AGE6FUZ_F[df3$AGE6FUZ == "3"] <- "25-39 ans"
df3$AGE6FUZ_F[df3$AGE6FUZ == "4"] <- "40-59 ans"
df3$AGE6FUZ_F[df3$AGE6FUZ == "5"] <- "60 et plus"
df3$AGE6FUZ_F[df3$AGE6FUZ == "6"] <- "60 et plus"
df3$AGE6FUZ_F <- factor(df3$AGE6FUZ_F)

Ordijob

## Recodage de df3$ORDIJOB en df3$ORDIJOB_F
df3$ORDIJOB_F <- as.character(df3$ORDIJOB)
df3$ORDIJOB_F[df3$ORDIJOB == "1"] <- "Oui"
df3$ORDIJOB_F[df3$ORDIJOB == "2"] <- "Non"
df3$ORDIJOB_F[df3$ORDIJOB == "3"] <- "Ne sait pas"
df3$ORDIJOB_F[df3$ORDIJOB == "99"] <- "Ne sait pas"
df3$ORDIJOB_F <- factor(df3$ORDIJOB_F)
df3_g = df3

Statistiques descriptives

Librairie utilisé

library(plotly)
## Warning: package 'plotly' was built under R version 4.0.5
## 
## Attaching package: 'plotly'
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot
## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter
## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout
library(ggplot2)

Habilité

 AB = ggplot(df3) +
  aes(x = ABILITY_F) +
  geom_bar(fill = "#FF6666") + 
  labs(x = "réponses", y= "Nombre d'individus" , title = "Nombre d'individus en fonction de leur habilité à utiliser un ordinateur") + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) 

 ggplotly(AB) 
 AB

SEXE

sexe= ggplot(df3) +
  aes(x = SEXE_F) +
  geom_bar(fill = "#FF6666") + 
  labs(x = "réponses", y= "Nombre d'individus" , title = "Nombre d'individus en fonction de leur sexe") + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) 

 ggplotly(sexe)

AGE

Graphique avant regroupement des modalités

df3_g$AGE6FUZ_F2 <- as.character(df3$AGE6FUZ)
df3_g$AGE6FUZ_F2[df3$AGE6FUZ == "1"] <- "12-17 ans"
df3_g$AGE6FUZ_F2[df3$AGE6FUZ == "2"] <- "17-24 ans"
df3_g$AGE6FUZ_F2[df3$AGE6FUZ == "3"] <- "25-39 ans"
df3_g$AGE6FUZ_F2[df3$AGE6FUZ == "4"] <- "40-59 ans"
df3_g$AGE6FUZ_F2[df3$AGE6FUZ == "5"] <- "60-69 ans"
df3_g$AGE6FUZ_F2[df3$AGE6FUZ == "6"] <- "70 ans et plus"
df3_g$AGE6FUZ_F2 <- factor(df3_g$AGE6FUZ_F2)
AGE= ggplot(df3_g) +
  aes(x = AGE6FUZ_F2) +
  geom_bar(fill = "#FF6666") + 
  labs(x = "réponses", y= "Nombre d'individus" , title = "Nombre d'individus en fonction de leur âge") + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) 

 ggplotly(AGE)

Après regroupement des variables

AGE2= ggplot(df3) +
  aes(x = AGE6FUZ_F) +
  geom_bar(fill = "#FF6666") + 
  labs(x = "réponses", y= "Nombre d'individus" , title = "Nombre d'individus en fonction de leur âge") + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) 

 ggplotly(AGE2)

Aglomération

Avant le regroupement des modalités

df3_g$AGGLO5_F2 <- as.character(df3$AGGLO5)
df3_g$AGGLO5_F2[df3$AGGLO5 == "1"] <- "moins de 2000 habitants"
df3_g$AGGLO5_F2[df3$AGGLO5 == "2"] <- "de 2000 à 100 000 habitants"
df3_g$AGGLO5_F2[df3$AGGLO5 == "3"] <- "de 2000 à 100 000 habitants"
df3_g$AGGLO5_F2[df3$AGGLO5 == "4"] <- "100 000 habitants et plus"
df3_g$AGGLO5_F2[df3$AGGLO5 == "5"] <- "Paris et agglomération parisienne"
df3_g$AGGLO5_F2 <- factor(df3_g$AGGLO5_F2)
aglo= ggplot(df3_g) +
  aes(x = AGGLO5_F2) +
  geom_bar(fill = "#FF6666") + 
  labs(x = "réponses", y= "Nombre d'individus" , title = "Nombre d'individus en fonction de la taille d'agglomération") + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) 

 ggplotly(aglo)

Après regroupement des modalités

aglo2= ggplot(df3) +
  aes(x = AGGLO5_F) +
  geom_bar(fill = "#FF6666") + 
  labs(x = "réponses", y= "Nombre d'individus" , title = "Nombre d'individus en fonction de la taille d'agglomération") + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) 

 ggplotly(aglo2)

PCS

PCS = ggplot(df3) +
  aes(x = PCS8EGO_F) +
  geom_bar(fill = "#FF6666") + 
  labs(x = "réponses", y= "Nombre d'individus" , title = "Nombre d'individus en fonction de leur PCS") + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) 

 ggplotly(PCS)

Revenue

Avant regroupement de modalité

df3_g$REVTOT7_F2 <- as.character(df3$REVTOT7)
df3_g$REVTOT7_F2[df3$REVTOT7 == "1"] <- "moins de 900"
df3_g$REVTOT7_F2[df3$REVTOT7 == "2"] <- "de 900 à 1499"
df3_g$REVTOT7_F2[df3$REVTOT7 == "3"] <- "de 1500 à 2299"
df3_g$REVTOT7_F2[df3$REVTOT7 == "4"] <- "de 2300 à 3099"
df3_g$REVTOT7_F2[df3$REVTOT7 == "5"] <- "de 3100 à 3999"
df3_g$REVTOT7_F2[df3$REVTOT7 == "6"] <- "4100 et plus"
df3_g$REVTOT7_F2[df3$REVTOT7 == "7"] <- "Ne sait pas"
revenue = ggplot(df3_g) +
  aes(x = REVTOT7_F2) +
  geom_bar(fill = "#FF6666") + 
  labs(x = "réponses", y= "Nombre d'individus" , title = "Répartion des individus en fonction de leurs revenus") + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) 

 ggplotly(revenue)

Après le regoupement de modalité

revenue2 = ggplot(df3) +
  aes(x = REVTOT7_F) +
  geom_bar(fill = "#FF6666") + 
  labs(x = "réponses", y= "Nombre d'individus" , title = "Nombre d'individus en fonction de leurs revenus") + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) 

 ggplotly(revenue2)

Diplome

Dip= ggplot(df3) +
  aes(x = DIPL5_F) +
  geom_bar(fill = "#FF6666") + 
  labs(x = "réponses", y= "Nombre d'individus" , title = "Nombre d'individus en fonction de leur diplôme") + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) 

 ggplotly(Dip)

Ordijob

ordijob= ggplot(df3) +
  aes(x = ORDIJOB_F) +
  geom_bar(fill = "#FF6666") + 
  labs(x = "réponses", y= "Nombre d'individus" , title = "Nombre d'individus en fonction de leur utilisation d'un ordinateur dans leur travail") + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) 

 ggplotly(ordijob)

Suppression des observations trop rare

df4 = df3[-which(df3$ABILITY_F == "Ne sait pas"),]

df4 = df4[-which(df4$REVTOT7_F == "Ne sait pas"),]

df4 = df4[-which(df4$ORDIJOB_F == "Ne sait pas"),]

Habilité/Sexe

library(dplyr)


freq = df4 %>%
  group_by(ABILITY_F,SEXE_F) %>%
  summarise(n = n()) %>%
  mutate(freq = n / sum(n))



freq$freq = round(freq$freq * 100)
AB_SEXE = ggplot(data=freq, aes(x=ABILITY_F, y=freq, fill=SEXE_F)) +
  geom_bar(stat="identity") +
 labs(x = "Habilité à utiliser un ordinateur ", y = "Part d'individu", title = "Habilité à utiliser un ordinateur en fonction du sexe")+ 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) 


zzzzz = AB_SEXE + labs(fill = "Sexe")

ggplotly(zzzzz)

Habilité/Agglomération

library(dplyr)


freq2 = df4 %>%
  group_by(ABILITY_F,AGGLO5_F) %>%
  summarise(n = n()) %>%
  mutate(freq = n / sum(n))



freq2$freq = round(freq2$freq * 100)
AB_AGGLO = ggplot(data=freq2, aes(x=ABILITY_F, y=freq, fill=AGGLO5_F)) +
  geom_bar(stat="identity") +
 labs(x = "Habilité à utiliser un ordinateur", y = "Part d'individu", title = "Habilité à utiliser un ordinateur en fonction de la taille d'agglomération") + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) 


zzzz = AB_AGGLO + labs(fill = "Taille Agglomération")

ggplotly(zzzz)

Habilité/diplome

library(tidyverse)


freq3 = df4 %>%
  group_by(ABILITY_F,DIPL5_F) %>%
  summarise(n = n()) %>%
  mutate(freq = n / sum(n))



freq3$freq = round(freq3$freq * 100)
AB_DIPL = ggplot(data=freq3, aes(x=ABILITY_F, y=freq, fill=DIPL5_F)) +
  geom_bar(stat="identity") +
 labs(x = "Habilité à utiliser un ordinateur ", y = "Part d'individu", title = "Habilité à utiliser un ordinateur en fonction du diplôme") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) 



zzz = AB_DIPL + labs(fill = "Diplôme")

ggplotly(zzz)

Habilité / PCS

 library(tidyverse)


freq4 = df4 %>%
  group_by(ABILITY_F,PCS8EGO_F) %>%
  summarise(n = n()) %>%
  mutate(freq = n / sum(n))



freq4$freq = round(freq4$freq * 100)
AB_PCS = ggplot(data=freq4, aes(x=ABILITY_F, y=freq, fill=PCS8EGO_F)) +
  geom_bar(stat="identity") +
 labs(x = "Habilité à utiliser un ordinateur ", y = "Part d'individu", title = "Habilité à utiliser un ordinateur en fonction de la PCS ") + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) 



zz = AB_PCS + labs(fill = "PCS")

ggplotly(zz)

Habilité/ Revenue

 library(tidyverse)


freq5 = df4 %>%
  group_by(ABILITY_F,REVTOT7_F) %>%
  summarise(n = n()) %>%
  mutate(freq = n / sum(n))



freq5$freq = round(freq5$freq * 100)
AB_REV = ggplot(data=freq5, aes(x=ABILITY_F, y=freq, fill=REVTOT7_F)) +
  geom_bar(stat="identity") +
 labs(x = "Habilité à utiliser un ordinateur ", y = "Part d'individu", title = "Habilité à utiliser un ordinateur en fonction du revenue ") + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) 


z = AB_REV + labs(fill = "Revenue")

ggplotly(z)

Habilité/ Ordijob

 library(tidyverse)


freq6 = df4 %>%
  group_by(ABILITY_F,ORDIJOB_F) %>%
  summarise(n = n()) %>%
  mutate(freq = n / sum(n))



freq6$freq = round(freq6$freq * 100)
AB_ORDI = ggplot(data=freq6, aes(x=ABILITY_F, y=freq, fill=ORDIJOB_F)) +
  geom_bar(stat="identity") +
 labs(x = "Habilité à utiliser un ordinateur ", y = "Part d'individu", title = "Habilité à utiliser un ordinateur en fonction de son utilisation au travail") + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) 


k = AB_ORDI + labs(fill = "Ordinateur au travail")

ggplotly(k)
k

L’ACM

Choix des variables

df5 = df4[,-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,12,13,16,18)]

Librairie utilisées

library(FactoMineR)
library(factoextra)

Corrélation des variables avec les axes

MCA(df5, ncp = 5)

## **Results of the Multiple Correspondence Analysis (MCA)**
## The analysis was performed on 1126 individuals, described by 4 variables
## *The results are available in the following objects:
## 
##    name              description                       
## 1  "$eig"            "eigenvalues"                     
## 2  "$var"            "results for the variables"       
## 3  "$var$coord"      "coord. of the categories"        
## 4  "$var$cos2"       "cos2 for the categories"         
## 5  "$var$contrib"    "contributions of the categories" 
## 6  "$var$v.test"     "v-test for the categories"       
## 7  "$ind"            "results for the individuals"     
## 8  "$ind$coord"      "coord. for the individuals"      
## 9  "$ind$cos2"       "cos2 for the individuals"        
## 10 "$ind$contrib"    "contributions of the individuals"
## 11 "$call"           "intermediate results"            
## 12 "$call$marge.col" "weights of columns"              
## 13 "$call$marge.li"  "weights of rows"

Lancement de la MCA

res.mca <- MCA (df5, graph = FALSE)
print(res.mca)
## **Results of the Multiple Correspondence Analysis (MCA)**
## The analysis was performed on 1126 individuals, described by 4 variables
## *The results are available in the following objects:
## 
##    name              description                       
## 1  "$eig"            "eigenvalues"                     
## 2  "$var"            "results for the variables"       
## 3  "$var$coord"      "coord. of the categories"        
## 4  "$var$cos2"       "cos2 for the categories"         
## 5  "$var$contrib"    "contributions of the categories" 
## 6  "$var$v.test"     "v-test for the categories"       
## 7  "$ind"            "results for the individuals"     
## 8  "$ind$coord"      "coord. for the individuals"      
## 9  "$ind$cos2"       "cos2 for the individuals"        
## 10 "$ind$contrib"    "contributions of the individuals"
## 11 "$call"           "intermediate results"            
## 12 "$call$marge.col" "weights of columns"              
## 13 "$call$marge.li"  "weights of rows"
df6 = df5

df6$revenue = df4$REVTOT7_F

df6$ordijob = df4$ORDIJOB_F

res.mc = MCA(df6, quali.sup=c(5,6), graph=T)

Pourcentage de la variance expliquée

fviz_screeplot (res.mc, addlabels = TRUE, ylim = c (0,16))

Qualité de représentation des variables

fviz_mca_var(res.mc, col.var = "cos2",
             gradient.cols = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"), 
             repel = TRUE, 
             ggtheme = theme_minimal())

Contribution des variables aux axes

Contribution à l’axe 1

fviz_contrib (res.mca, choice = "var", axes = 1, top = 15)

Contribution à l’axe 2

fviz_contrib (res.mca, choice = "var", axes = 2, top = 15)

MCA des individus en fonction de leur Habilité à utiliser internet

fviz_mca_ind(res.mca,
             geom.ind = "point", # Montre les points seulement (mais pas le "text")
             col.ind = df6$ABILITY_F, # colorer by groups
             palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07", "#AF34F2" ),
             addEllipses = TRUE, # Ellipses de concentration
             legend.title = "Groups"
             )